原文:MOPO: Model-based Offline Policy Optimization

发表时间: NeurIPS 文章要点:目前主流的offline RL的方法都是model free的,这类方法通常需要将policy限制到data覆盖的集合范围里 support ,不能泛化到没见过的状态上。作者提出Model based Offline Policy Optimization MOPO 算法,用model based的方法来做offline RL,同时通过给reward添加惩罚 ...

2021-10-21 10:42 0 129 推荐指数:

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Proximal Policy Optimization Algorithms

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv: Learning, (2017) Abstract   我们提出了一系列用于RL的策略梯度方法,该方法在通过 ...

Thu Oct 29 23:03:00 CST 2020 0 390
Proximal Policy Optimization Algorithm (PPO)

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Wed Jul 18 00:58:00 CST 2018 0 3942
Proximal Policy Optimization(PPO)算法 / 2017

Intro 2016年Schulman等人提出了Trust Region Policy Optimization算法。后来他们又发现TRPO算法在scalable(用于大模型和并行实现), data efficient(高效利用采样数据), robust(同一套超参,在大量不同的env上取得成功 ...

Thu Nov 19 19:50:00 CST 2020 0 999
Attention-based Model

一、Attention与其他模型 1、LSTM、RNN的缺点:输入的Memory长度不能太长,否则参数会很多。 采用attention可以输入长Memory,参数不会变多。 2、Sequence ...

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